链式法则
链式法则是微积分中的求导法则，用于求一个复合函数的导数，是在微积分的求导运算中一种常用的方法。复合函数的导数将是构成复合这有限个函数在相应点的 导数的乘积，就像锁链一样一环套一环，故称链式法则。（来自百度百科）
链式法则是求复合函数的导数（偏导数）的法则，若 I，J 是直线上的开区间，函数 f(x) 在 I 上有定义处可微，函数 g(y) 在 J 上有定义
，在 f(a) 处可微，则复合函数
在 a 处可微 (
在 I 上有定义)，且
. 若记 u=g(y),y=f(x)，而 f 在 I 上可微，g 在 J 上可微，则在 I 上任意点 x 有
即，或写出
在深度学习中，神经网络在反向传播训练参数的时候也要用到链式法则，举个栗子
假设存在下面的关系：
假设
a=2，b=1
那么
逐级求导：
图示如下：
链式求导：
验证：
参考：深度学习-链式求导 https://blog.****.net/weixin_40476348/article/details/94434483